用通俗的方式介绍大语言模型训练过程，非常详细收藏我这一篇就够了

站在大语言模型外部看需要准备些什么样的训练数据，分什么阶段，怎样去训练大语言模型，把大语言模型看成一个黑盒。

LLM都是如何训练出来的呢？

GPT的训练分为以下3个阶段：

1、预训练Pretrain

2、监督微调SFT (Supervised Fine-Tuning)

3、基于反馈的强化学习RLHF（包含了Reward Model、PPO (Proximal Policy Optimization)

在这个阶段，我们不教他具体的专业技能（比如怎么写代码、怎么当医生），而是让他进行海量的广泛阅读。

Pretrain的三个核心步骤：

研究人员把互联网上能找到的几乎所有高质量文本——百科全书、小说、新闻、代码库、论文——全部打包，喂给这个模型。

量级：这相当于让一个人读了几千万辈子的书。

模型在读这些书时，主要在做一件事：猜下一个字是什么。

预训练结束后，我们就得到了一个基座模型。

它的状态：它博学多才，什么都知道一点，懂中文也懂英文。
它的缺点：它还很“野”，不懂礼貌，也不知道怎么听指令。如果你问它“怎么做番茄炒蛋？”，它可能会给你续写一段关于番茄的历史，而不是给你食谱。因为它只会“接着往下写”，还不会“回答问题”。

总之，Pretrain（预训练）=通过海量阅读，学会语言规律和世界知识的过程。它是大模型最昂贵、最耗时的阶段（通常需要几千张显卡跑几个月），是模型能力的地基。这个阶段的大模型说起话来非常像“接话茬”，并不是在“做任务”。

如果说Pretrain（预训练）是让模型在图书馆里泛读万卷书，成了一个博学的“书呆子”。

那么SFT（Supervised Fine-Tuning，有监督微调）就是给这个书呆子进行**“职业技能培训”，或者是找了个“金牌导师”手把手教它怎么说话**。

在这个阶段，我们的目标不再是让它“学知识”，而是让它**“懂规矩”**。

以下是 SFT 的三个核心变化：

在预训练阶段，我们给它看的是并没有标注重点的海量文本。而在 SFT 阶段，我们给它看的是高质量的问答对（Q&A）。

人类老师（标注员）会编写成千上万个例子，告诉模型：“当用户问这个问题时，标准的回答应该是这样的。”

例子：

量级：相比预训练的数据海，SFT 的数据量要小得多（通常是几万到几十万条），但质量要求极高。

Pretrain 时：模型看到“番茄炒蛋”，可能会接着写“是一道中国名菜，起源于……”（因为它在做文本接龙）。
SFT 时：老师拿着戒尺站在旁边。模型看到“番茄炒蛋怎么做？”，如果它还想背历史课文，老师会敲它一下，指着标准答案说：“不对！这时候你应该列出步骤：第一步打蛋，第二步切番茄……”
效果：模型开始模仿人类说话的语气、格式和逻辑。它学会了：当人类用问句开头时，我应该提供答案，而不是接着编故事。